New Approach to AI Advertising Multi-Angle Analysis

【　緒言　】

【　パラダイムシフト／構造変化　】

1　AI広告のパラダイムシフト／構造変化

①　主なビジネスモデル

②　市場規模と投資動向（マクロ）

①　シナリオA：エージェント主導市場（高浸透・高規制）

②　シナリオB：ハイブリッド市場（中浸透・中規制）

③　シナリオC：レガシー継続市場（低浸透・強規制）

2　AIエージェント型広告（Agentic Advertising）の台頭

①　(1) エージェントを起点とする価値連鎖

②　(2) Agentic Commerceとの統合

③　(3) 意図・コンテキスト駆動の意思決定

④　(4) ガバナンス・安全性レイヤー

①　(1) エージェント面への広告・リスティング課金

②　(2) 「AI対応商品フィード」SaaS／PaaS

③　(3) エージェント実装プラットフォーム／フレームワーク

④　(4) エージェント運用BPO／コンサル

①　(1) 市場規模・成長ポテンシャル

②　(2) 投資テーマ・資本の流れ

③　(3) 収益構造の変化

①　(1) Agentic AIフレームワークとツールチェーン

②　(2) 意図理解・推薦アルゴリズム

③　(3) 自律キャンペーン運用・動的マーチャンダイジング

④　(4) ガバナンス・プライバシー技術

①　シナリオA：エージェント主導エコシステムの確立

②　シナリオB：ハイブリッド移行期の長期化

③　シナリオC：規制・信頼性のボトルネックによる伸び悩み

①　(1) 信頼性・安全性・責任境界

②　(2) データ品質とバイアス

③　(3) 規制・倫理・透明性

④　(4) エコシステムの支配と競争政策

①　(1) エージェント実装・オーケストレーション

②　(2) Agentic Commerce向けデータ／フィードSaaS

③　(3) ガバナンス・コンプライアンス特化型

④　(4) 日本発スタートアップへの示唆

3　AI Overviewsによるオーガニック検索トラフィックの構造的減少（平均-34.5%）

①　ゼロクリック検索の加速

②　上位表示の価値の変質

③　AIモード化する検索体験

①　「トラフィック販売」から「答えの販売」へ

②　パブリッシャーとブランドの立ち位置

③　SEO・SEMサービスのビジネスモデル変化

①　トラフィック減少の定量インパクト

②　「質の向上」というGoogleの主張と企業側の評価

③　代替チャネルと投資シフト

①　AI SEOとGEO／AEO

②　意図ベース・コンテキストベース最適化

③　零クリック環境でのブランド可視性最適化

①　シナリオ1：AIファースト検索とトラフィックの再定義

②　シナリオ2：オーガニック検索の役割の再配置

③　シナリオ3：エコシステム多極化と依存分散

①　依存度の高いビジネスへの打撃

②　データアクセスと透明性

③　コンテンツ品質とスパムの両立

④　法規制とプラットフォーム責任

①　AI SERP／AIOモニタリングツール

②　AI SEO／コンテンツオーサリング

③　オルタナ探索チャネル構築

④　日本発スタートアップの機会

4　会話型AI内での広告配信モデル（ChatGPT／Perplexityなど）

①　コンテキスト駆動型ターゲティング

②　回答と広告の分離原則

③　対話継続型の広告体験

①　プラットフォーム事業者の収益モデル

②　広告主・代理店側の位置づけ

③　データと測定の位置付け

①　会話型AI市場の拡大

②　AI広告市場との交差点

③　事例から見える初期KPI

①　会話理解と意図推定

②　応答生成と広告の協調制御

③　プライバシー保護とデータ抽象化

④　エージェント・プラグインとの統合

①　シナリオ1：会話型AI広告のメインストリーム化

②　シナリオ2：高単価・低在庫のプレミアムメディア化

③　シナリオ3：規制・倫理フレームワークの整備

①　ユーザー信頼とUX

②　プライバシーとデータ利用の透明性

③　測定とアトリビューション

④　コンテンツの検証と責任範囲

①　会話型AIメディア運用・最適化

②　エンタープライズ向け会話広告基盤

③　品質・倫理・監査ツール

④　日本発スタートアップの可能性

5　CTV（コネクテッドTV）広告のプログラマティック化

①　在庫構造と取引モデル

②　オーディエンスベースターゲティング

③　アドサーバーと測定基盤

①　主要プレイヤー構成

②　収益モデルとポジション

③　オムニチャネル戦略との統合

①　CTV広告市場の成長

②　投資テーマ：プラットフォーム、計測、クリエイティブ

①　ACRデータとIDグラフ

②　CTV向けAI最適化

③　アドレッサブルTVとハイブリッドモデル

④　ショッパブルCTVとリテールメディア連携

①　シナリオ1：CTVプログラマティックが「テレビ標準」になる

②　シナリオ2：AIエージェントによるテレビバイイング

③　シナリオ3：規制・標準化とクオリティコントロール

①　断片化と重複管理

②　計測とアトリビューション

③　プライバシーとデータ利用

④　クリエイティブの最適化と制作コスト

①　CTV特化DSP／SSP

②　クロスメディア計測・最適化

③　インタラクティブ／ショッパブルCTV

④　日本発の機会

6　インクリメンタリティ計測（因果効果の実験的検証）の一般化

①　反事実と対照群の構築

②　実験デザインのバリエーション

③　対象指標とリフトの定義

①　プラットフォーム内実験機能の標準装備

②　データクリーンルームとリフト分析

③　MMM・MTAとのハイブリッド

①　ROI圧力と検証文化の浸透

②　リテールメディア／CTVにおける差別化要因

③　コンサル・ツール市場の形成

①　因果機械学習と uplift modeling

②　オンライン実験プラットフォームとバンディット手法

③　プライバシー保護下での実験

①　シナリオ1：すべての大規模キャンペーンに「実験設計」が付随

②　シナリオ2：インクリメンタルROASが主要KPIへ

③　シナリオ3：AIエージェントによる常時因果最適化

①　実験コストとオペレーション負荷

②　統計リテラシーと解釈の難しさ

③　外挿性（generalizability）の問題

④　プライバシー・規制対応

①　インクリメンタリティSaaSの台頭

②　Causal MLプラットフォーム

③　日本発スタートアップの可能性

7　キーワード検索からシグナルベースターゲティングへの転換

①　シグナルの定義と種類

②　キーワードから意図シグナル群への拡張

③　時系列とコンテキストの重み付け

①　プラットフォーム主導のブラックボックス化

②　意図データを扱うB2Bインテントプラットフォーム

③　クリエイティブとメッセージングの再定義

①　検索広告から全チャネル意図広告への予算シフト

②　B2Bインテントデータ市場の成長

③　スタートアップ投資テーマとしての「シグナル」

①　高次元シグナルを扱う機械学習

②　オーディエンスシグナルとファーストパーティデータ

③　クロスチャネル意図推定とマルチモーダルシグナル

④　B2Bにおける意図スコアリングとステージ予測

①　シナリオ1：キーワードレスキャンペーンの一般化

②　シナリオ2：意図データ競争とプライバシー規制のせめぎ合い

③　シナリオ3：シグナルベースABMとレベニューAI

①　ブラックボックス化と運用ノウハウの抽象化

②　シグナル品質とバイアス

③　プライバシーと説明責任

④　計測とアトリビューションの難度

①　シグナル取得・整備レイヤー

②　意図スコアリングエンジン

③　運用自動化とプレイブック化

④　日本発スタートアップの機会

①　広告主にとっての実務的ステップ

②　アドテク／代理店側のポジショニング

8　AI広告領域におけるサードパーティCookie完全廃止とファーストパーティデータへの移行

①　プライバシー強化とID分散

②　ファーストパーティデータ中心の設計原則

③　プライバシーサンドボックスとAPIベース広告

①　主要プレイヤー類型

②　収益源の再定義

③　産業構造変化のポイント

①　マクロ市場トレンド

②　投資テーマの中心軸

③　事例を伴う定性的インサイト

①　高度なCDPとAI活用

②　データクリーンルームと暗号技術

③　ブラウザ／OSレベルAPIとフェデレーテッド学習

④　リテールメディアと実店舗データ統合

①　シナリオ1：APIベース広告の定着と実質Cookieレス

②　シナリオ2：ファーストパーティデータ格差の拡大

③　シナリオ3：規制強化とデータガバナンスの高度化

①　データ収集と同意管理

②　組織能力・人材の不足

③　測定ギャップとモデリングへの依存

④　パートナーシップとデータ共有のガバナンス

①　CDP／顧客データ基盤系

②　クリーンルーム／プライバシーテック系

③　リテールメディア／1Pデータメディア系

④　日本発スタートアップの機会

①　広告主視点のロードマップ

②　アドテク／メディア事業者視点の戦略

③　日本市場における留意点

9　パフォーマンス広告からインテントファルフィルメント型広告への移行

①　インテントマーケティングとその拡張

②　「インテント」を構成するシグナル

③　「露出」から「課題解決フロー」への設計

①　AIアシスタントとリテールメディアの結合

②　「クリック課金」から「意図達成課金」へ

③　オーケストレーションを担うAIマーケティング基盤

①　インテントベースマーケティングへのシフト

②　リテールメディアと意図充足

③　AIアシスタント内レコメンドのマネタイズ

①　リアルタイム意図推定モデル

②　構造化データとエンティティベース最適化

③　会話型コマースとネイティブインテント広告

④　自律最適化とオーケストレーション

①　シナリオ1：インテントファルフィルメントが広告の標準KPIになる

②　シナリオ2：AIアシスタントが「意図のゲートキーパー」となる

③　シナリオ3：オンライン・オフラインをまたぐインテント完結

①　インテント推定の誤差とバイアス

②　プライバシーと透明性

③　指標設計と組織のマインドセット転換

①　インテントシグナル収集・統合レイヤー

②　AIアシスタント連携コマース

③　日本発スタートアップの可能性

10　プライバシー規制強化に伴うデータクリーンルームの標準化

①　定義と基本アーキテクチャ

②　プライバシー保護技術とガバナンス

③　プライバシー規制との関係

①　主なユースケース

②　ビジネスモデルとプレイヤー

①　採用拡大と予算規模

②　標準化動向：IAB Tech LabとOPJA／PAIR

③　リテールメディアとDCRの結節点

①　プライバシー強化技術（PETs）の高度化

②　ゼロコピー・インターオペラビリティ

③　UIオーケストレーションとノーコード化

④　DCRを起点としたマルチタッチアトリビューションとMMM

①　シナリオ1：DCRが「標準」インフラとして埋没する

②　シナリオ2：エコシステムごとの標準と連合

③　シナリオ3：規制当局によるDCR要件の明文化

①　相互運用性とベンダーロックイン

②　コストと人材のハードル

③　誤用・過信とコンプライアンスリスク

①　DCRインテグレーション／オーケストレーション

②　PETs特化ベンダー

③　リテールメディア／CTV特化クリーンルーム

④　日本発スタートアップの可能性

11　プログラマティック広告のAI完全自動化（Full Automation）

①　現在の自動化レイヤー

②　フルオートメーションが目指す追加領域

③　エージェント型メディアバイイング

①　プラットフォーム側の進化

②　プラットフォーム外AIによる「第2の頭脳」

③　サプライサイドとエージェント経済

①　AI広告・プログラマティック市場の成長

②　2030年に向けたエージェント経済の見通し

①　強化学習とポートフォリオ最適化

②　生成AIによるクリエイティブ自動生成とテスト

③　クロスチャネル・クロスプラットフォームAI

④　エージェント間プロトコル（AdCP）とノンRTB取引

①　シナリオ1：運用工数の大幅削減と戦略シフト

②　シナリオ2：エージェント駆動のコマースと広告統合

③　シナリオ3：規制とガバナンスの高度化

①　ブラックボックス化と信頼の問題

②　データプライバシーと規制

③　人材と組織の再定義

④　品質と詐欺・ブランドセーフティ

①　自律AI運用エンジン

②　エージェント間取引インフラ

③　日本発スタートアップの機会

12　マルチモーダルAI（テキスト・画像・音声・動画の統合最適化）

①　統一埋め込み空間とクロスアテンション

②　生成モデルとディフュージョン／トランスフォーマー

③　オンライン学習とA/Bテストの統合

①　クリエイティブ制作の自動化レイヤー

②　配信プラットフォームとの統合

③　ブランドエクスペリエンスの一貫性管理

①　広告生成AI市場の急成長

②　コスト削減と「クリエイティブ量」の爆発

③　クリエイティブ×データサイエンス職種への投資

①　高解像度動画生成と物理一貫性

②　音声クローンと感情表現

③　マルチモーダル理解による安全性・コンプライアンス

④　インタラクティブ・エクスペリエンスとエージェント化

①　シナリオ1：マルチモーダルAIが広告制作の標準インフラ化

②　シナリオ2：チャネルをまたぐ一貫パーソナライゼーション

③　シナリオ3：人間クリエイターの役割再定義

①　著作権・権利処理・データ出所

②　ブランド毀損と倫理リスク

③　品質の画一化と差別化困難

④　クリエイターとの共存と組織変革

①　垂直特化マルチモーダルAI

②　共同制作プラットフォーム

③　日本発スタートアップの機会

13　リテールメディアネットワーク（RMN）の爆発的拡大（2027年に1,060億ドル規模）

①　ファーストパーティデータとクローズドループ計測

②　オンサイト・オフサイト・インストアの統合

③　高マージン収益としての位置づけ

①　主要プレイヤーと役割

②　収益モデル

③　フルファネル化とノンエンドミック需要

①　2027年までの成長見通し

②　2030年のグローバル市場規模

③　地域別トレンド

①　オムニチャネル計測とインクリメンタルリフト

②　店頭デジタルサイネージとセンシング

③　AIによる入札・レコメンド最適化

④　コマースメディアへの拡張

①　シナリオ1：RMNが標準メディアラインとして定着

②　シナリオ2：ネットワーク統合と測定標準化

③　シナリオ3：AIエージェントによる自動最適化

①　計測の分断と標準化不足

②　在庫品質とブランドセーフティ

③　組織・運用ケイパビリティの不足

④　プライバシー規制とデータ共有

①　RMN統合アナリティクスとオーケストレーション

②　インストアメディアテック

③　コマースメディア拡張スタートアップ

④　日本発スタートアップの機会

14　従来の検索広告からGEO（Generative Engine Optimization）への進化

①　定義と目的

②　生成エンジンの情報選択メカニズム

③　ゼロクリック行動と「回答枠」競争

①　検索マーケティングのスタック再編

②　エージェンシーとツールベンダーの役割

③　収益源とビジネスモデル

①　需要側のシグナル

②　サービス市場の立ち上がり

③　マクロな広告・検索市場との関係

①　LLMの情報選択アルゴリズムの解明

②　コンテンツ構造とスキーマ最適化

③　AI検索モニタリングとアナリティクス

④　検索広告との結合：GEO＋有料AI枠

①　シナリオ1：検索マーケティングの「GEOファースト」化

②　シナリオ2：エンタープライズSEOチームの再編

③　シナリオ3：AIエンジン側のルール整備と透明性

①　アルゴリズムのブラックボックス性

②　マニピュレーションとスパムリスク

③　成果測定とKPI設計

④　法規制・倫理と情報の中立性

①　AI SERPアナリティクスとGEOスコアリング

②　LLM向けコンテンツオーサリング

③　AI検索特化PR／レピュテーション管理

④　日本発スタートアップのチャンス

15　成果報酬型（Performance-based）課金モデルの主流化

①　CPA／CPS／CPLから「ビジネスKPI連動」へ

②　リスク分担とインセンティブ整合

③　AIによる成果予測と単価設定

①　プラットフォーム側の変化

②　代理店・ベンダーのレベニューシェア型モデル

③　リテールメディア／RMNの成果課金

①　広告主側のROI志向とリスク回避

②　プラットフォーム側の収益構造変化

③　計測・アトリビューションへの投資

①　強化学習による収益最大化

②　オフライン・オムニチャネル成果の統合

③　プログラマティック×成果課金のインフラ

①　シナリオ1：成果課金がデフォルト、CPMは補助的指標へ

②　シナリオ2：成果定義の多様化と業界別標準

③　シナリオ3：AIエージェント間の成果ベース契約

①　計測精度とアトリビューションの不確実性

②　フリーライドと逆選択

③　クリエイティブとブランド価値の軽視リスク

④　契約・会計上の複雑さ

①　成果ベースSaaSとレベニューシェア型ビジネス

②　コミッション型マーケットプレイス

③　日本発の機会

16　生成AIによる広告クリエイティブの自動生成（2026年にデジタル広告の40%がAI関与）

①　基盤モデルとマルチモーダル生成

②　「ブリーフ→バリアント群」への変換

③　クリエイティブ最適化ループへの組み込み

①　プラットフォーム内蔵型AIクリエイティブ

②　クリエイティブSaaS／API型プレイヤー

③　コンサル・エージェンシーの役割変化

①　市場規模と成長率

②　40% AI関与の意味合い

③　投資テーマの焦点

①　品質と制御性の両立

②　マルチバリアントテストと自律最適化

③　動画・3D・インタラクティブコンテンツへの拡張

④　クリエイティブ評価モデルとブランドリフト予測

①　シナリオ1：AIファースト制作パイプラインの定着

②　シナリオ2：広告会社の職能変化と一部代替

③　シナリオ3：規制・倫理と共存する生成広告

①　ブランド一貫性とクオリティ管理

②　著作権・肖像権・トレーニングデータ

③　フェイクコンテンツと信頼性

④　組織・人材の変革

①　垂直特化型クリエイティブAI

②　パーソナライゼーションと動的クリエイティブ

③　クリエイティブオペレーション支援

④　日本発スタートアップの機会

①　広告主の実務ロードマップ

②　クリエイティブ組織・代理店への示唆

17　AI広告におけるサードパーティCookie完全廃止とファーストパーティデータへの移行

①　1-1 Baseline-scenario：規制協調型クッキーレス定着

②　1-2 Consolidation-scenario：大型統合とスーパープラットフォーム化

③　1-3 Disruption-scenario：エージェントコマースと新しい「広告の対象」

①　2-1 Japan-players（例示）

②　2-2 Global-players（例示）

①　3-1 データ取得と同意マネジメントの難度

②　3-2 「データ格差」とスモールプレイヤーの不利

③　3-3 オペレーションと人材の複雑化

④　3-4 ガバナンスとエシカル・アドバタイジング

①　4-1 データクリーンルーム／プライバシー保護計算

②　4-2 ゼロパーティデータ収集と体験設計

③　4-3 スモールビジネス向け「1st-party-marketing-OS」

④　4-4 Agent-ad-optimization-and-AEO

①　5-1 自社ポジションの診断

②　5-2 Data-strategy-as-product

③　5-3 Privacy-by-design-and-governance

④　5-4 Partner-ecosystem-and-interoperability

【　AIネイティブ広告プラットフォーム　】

18　AIネイティブ広告プラットフォーム

①　コンテンツ同化型・会話型フォーマット

②　コンテキストとインテントのリアルタイム解析

③　エージェント同士のネゴシエーション

①　生成プラットフォーム内ネイティブ広告

②　パブリッシャー向け会話広告レイヤー

③　プログラマティックとの接続

①　ネイティブ／会話型広告へのシフト

②　プライバシーファースト・コンテキストベース投資

③　エージェント経済とアウトカムベース課金

①　会話理解と生成制御

②　OpenAds・AdCPと透明なオークション

③　生成AI検索内広告の実験

④　クリエイター経済とAIモデルマーケット

①　シナリオ1：AIエージェントのデフォルト広告レイヤー

②　シナリオ2：プライバシーファーストなコンテキスト／インテント広告の主流化

③　シナリオ3：アウトカム課金とエージェント経済の融合

①　ユーザー信頼と透明性

②　生成品質とブランドセーフティ

③　計測とアトリビューション

④　規制・プラットフォームルールとの整合

①　会話型広告／チャット内広告SaaS

②　エージェント用広告API

③　日本発スタートアップの機会

19　AI広告領域における新機軸としてのDigital Turbineの全体像

①　Igniteを中心としたオンデバイスプラットフォーム

②　SingleTapとアプリ配信効率化

③　App Growth Platformとの連携

①　通信事業者・OEMとのパートナーシップ

②　On Device Solutionsの収益メカニズム

③　App Growth Platformの収益

①　モバイル広告市場の成長とオンデバイスチャネル

②　Digital Turbineの競争優位とリスク

①　AI／MLによるデータモネタイズ

②　オープンアプpecosystemへの適応

①　シナリオ1: オンデバイスOSメディアとしての地位確立

②　シナリオ2: クロスデバイス・コネクテッドTVへの拡張

③　シナリオ3: 規制・プラットフォーム圧力による制約

①　ユーザー体験と規制のバランス

②　プラットフォーム依存と交渉力

③　データプライバシーとロケーション利用

20　AI広告領域における新機軸としてのInMobiの全体像

①　モバイル広告エクスチェンジとDSP

②　Glance: ロックスクリーン「Screen-zero」プラットフォーム

③　Roposoとソーシャルコマース

①　広告主・パブリッシャー・OEMを結ぶ三面市場

②　料金モデルと収益規模

①　インアプリ広告市場のマクロ成長

②　InMobiのポジションとIPO観点

①　AI／機械学習による広告最適化

②　Glanceの「Screen-zero」とオンデバイス広告

③　パブリッシャーツールとConsent Management

①　シナリオ1: モバイル広告＋オンデバイスメディアの二面デファクト

②　シナリオ2: ソーシャルコマース／ライブコマースへのシフト

③　シナリオ3: プライバシー規制と競争激化による成長鈍化

①　プライバシー規制とデータ利用

②　プラットフォーム依存と競争

③　資本市場とIPOタイミング

21　AI広告領域における新機軸としてのironSource / Unity Adsの全体像

①　ゲーム内広告SDK

②　LevelPlayメディエーションの仕組み

③　「Create」と「Grow」を結ぶフィードバックループ

①　開発者側の価値提案

②　広告主・ネットワーク側の価値提案

①　インゲーム広告市場の成長

②　Unityグループとしての収益インパクト

①　メディエーションとeCPM最適化アルゴリズム

②　プライバシー規制への対応

③　クリエイティブとゲーム体験の統合

①　シナリオ1: ゲームグロースOSとしての確立

②　シナリオ2: 非ゲーム3D体験への拡張

③　シナリオ3: 規制・プラットフォームリスクによる制約

①　収益多様化とゲーム依存

②　プライバシー・規制対応

③　競争の激化

22　AI広告領域における新機軸としてのLiftoffの全体像

①　ユーザー獲得とポストインストール最適化

②　リエンゲージメントとリテンション強化

③　Vungle統合によるSDKネットワーク

①　パフォーマンス広告としての側面

②　アプリマネタイズとパブリッシャー側の収益

①　モバイルアプリ・インアプリ広告市場の拡大

②　LiftoffのポジションとIPO観点

①　機械学習とリアルタイム最適化

②　クリエイティブ最適化とフォーマットイノベーション

①　シナリオ1: モバイルグロースOSとしての地位確立

②　シナリオ2: クロスチャネル・クロスデバイスへの拡張

③　シナリオ3: プライバシーファーストDSPとしての再定義

①　プライバシー規制とID制限

②　市場競争と価格圧力

③　ゲーム依存と景気感応度

23　AI広告領域における新機軸としてのMintegralの全体像

①　SDKネットワークと広告フォーマット

②　ユーザー獲得とプログラマティック配信

①　広告主側（デマンド）のモデル

②　パブリッシャー側（サプライ）のモデル

①　モバイル広告市場のマクロトレンド

②　投資・事業機会

①　AI・機械学習による最適化

②　セキュリティ・広告不正・プライバシー対応

①　シナリオ1: アジア発グローバルUAネットワークとしての拡大

②　シナリオ2: クリエイティブ主導のインタラクティブ広告プラットフォーム

③　シナリオ3: 規制・信頼性リスクによる制約と再編

①　セキュリティ・信頼性の確保

②　規制・プライバシー対応

③　競争の激化

24　AI広告領域における新機軸としてのMobvistaの全体像

①　三事業ユニットによる統合構造

②　Mintegral：プログラマティック広告プラットフォーム

③　Nativex：トレーディングデスクとメディア運用

④　GameAnalyticsとデータ基盤

①　収益ストリームと規模

②　パフォーマンスベースとCPAモデル

③　エコシステム内の位置づけ

①　グローバルAdTech市場とMobvistaの位置

①　AI／機械学習による最適化

②　クリエイティブ自動化とインタラクティブ広告

③　データコンサルティングとサブスクリプションSaaS

①　シナリオ1：アジア発グローバル・グロースOSとしての確立

②　シナリオ2：オンデバイス／リテールメディアへの拡張

③　シナリオ3：規制・地政学リスクによる制約

①　プライバシー規制とデータガバナンス

②　地政学・規制リスク

③　競争激化とマージン圧力

25　AI広告領域における新機軸としてのMoloco（ML駆動のモバイル広告DSP）の全体像

①　データインジェストと特徴量設計

②　予測エンジンとモデル構成

③　ビッドプロセッサと内部オークション

④　最適化ループと継続学習

①　モバイルアプリDSPとしてのモデル

②　コマースメディア・リテールメディア向けモデル

③　インフラとクラウド戦略

①　成長ドライバーとMolocoのポジション

①　インフラ面の先端技術

②　モデリングと最適化のトレンド

①　シナリオ1：アプリ・コマースメディア特化の深化

②　シナリオ2：マルチチャネルDSPへの水平拡張

③　シナリオ3：AI広告OSとしてのプラットフォーム化

①　プライバシー規制とID喪失

②　アドフラウド・ブランドセーフティ

③　競争の激化と差別化

26　AI広告領域における新機軸としてのRoktの全体像

①　「Transaction Moment」の定義と意義

②　Rokt AdsとRokt Network

③　ショッパー体験を維持する設計

①　三面市場としての構造

②　リテーラー側の価値提案

③　広告主側の価値提案

①　リテールメディア市場との関係

②　Roktのスケールと成長期待

①　AI最適化エンジン「Rokt Brain」

②　Shoppable Adsとオンサイトコンバージョン

③　データプラットフォーム統合（Rokt mParticle）

①　シナリオ1: 取引時点RMNのデファクト標準化

②　シナリオ2: フルファネルRMN／広告OSへの進化

③　シナリオ3: 大手リテーラーの内製化・規制による成長制約

①　顧客体験とブランドセーフティ

②　データプライバシーと同意管理

③　依存度とネットワーク効果

27　AI広告領域における新機軸としてのThe Trade Deskの全体像

①　Koa AIエンジン

②　Kokaiプラットフォームと分散AI

①　オムニチャネルDSPとしてのポジショニング

②　財務指標とスケール

①　マクロ市場とTTDの成長余地

①　Koa/Kokaiの進化

②　IDとプライバシー対応

③　オムニチャネル測定とアトリビューション

①　シナリオ1：オープンインターネットDSPの覇権強化

②　シナリオ2：AI広告OSへの進化

③　シナリオ3：規制・プラットフォームリスクによる成長鈍化

①　プライバシー・規制環境

②　ウォールドガーデンとの競争

③　技術的複雑性と運用負荷

【　巨大プラットフォーマーのAI広告戦略　】

28　巨大プラットフォーマーのAI広告戦略

①　中核コンポーネント

①　広告収益の拡大軸

②　市場規模とプラットフォーマーのシェア

①　Google：Gemini×Performance Max

②　Meta：Advantage+と生成AIクリエイティブ

③　Amazonおよびリテールメディア

①　シナリオ1：AI広告OSの全面支配

②　シナリオ2：マルチプラットフォーム連携とID分散

③　シナリオ3：規制・社会受容性によるAI活用の制約

①　ブラックボックス化と透明性

②　プライバシー規制とデータアクセス

③　生成AIの倫理・品質問題

29　Google AI Overviews & AI Mode Adsの戦略と2030年展望

30　Amazon Advertising DSP（閉ループ購買データ活用、Q2売上$14.7B）の戦略と2030年展望

31　Apple Search Ads（iOS独占の高ROI広告）の戦略と2030年展望

32　Meta Advantage+：AI完全自動化キャンペーンの全容と2030年展望

①　基盤モデルのスケーリング

②　マルチドメイン学習

③　今後のR&D方向性

①　ブラックボックス問題

②　クリエイティブの同質化

③　プライバシー規制との緊張

④　代理店と人材の再定義

33　Meta Advantage+（AI完全自動化キャンペーン）の戦略と2030年展望

34　OpenAI ChatGPT Ads（2026年テスト開始、会話内スポンサード広告）の戦略と2030年展望

35　Perplexity AI Sponsored Follow-up Questions（AI検索内スポンサード質問）の戦略と2030年展望

36　TikTok for Business（Smart+自動最適化広告）の戦略と2030年展望

【　広告エージェンティックAI・ワークフロー自動化　】

37　AI広告領域におけるエージェンティックAI・ワークフロー自動化

①　エージェンティックAIの基本構成要素

②　ワークフローオーケストレーション層

③　マルチエージェント広告スタックの典型構成

①　バリューチェーン上の主なレイヤ

②　主要プレイヤーのタイプ

①　マクロ市場トレンド

②　投資動向と評価ポイント

①　広告キャンペーンライフサイクル自動化

②　ハイパーパーソナライゼーションとオムニチャネル運用

①　マルチエージェント強化学習と意思決定

②　エージェント信頼性と安全性の研究

③　日本市場特有の技術要件

①　シナリオ1：エージェント標準搭載型プラットフォームの支配

②　シナリオ2：オーケストレーションレイヤの台頭とマルチクラウド化

③　シナリオ3：規制強化と人間中心設計への回帰

①　技術的課題

②　データとガバナンスの課題

③　組織・人材面の課題

①　資金調達と事業テーマの傾向

②　日本スタートアップにとってのホワイトスペース

38　AI広告領域におけるIAB Agentic RTB Standard（業界団体によるエージェンティックRTB規格策定）の構造原理と2030年展望

①　コンテナ化エージェントとオーケストレータ

②　高性能プロトコルと標準メタデータ

③　意図表明・監査・ガバナンス

①　エージェントOSレイヤーの形成

②　収益機会と新ビジネス

①　AIエージェント化するプログラマティック市場

②　信頼・透明性・規制対応の観点

①　コンテナ型エージェントと高速プロトコル

②　エージェントネットワークと協調最適化

③　ガバナンス・監査・AI安全

①　シナリオ1：Agentic RTBがデファクト標準として定着

②　シナリオ2：一部領域への限定的浸透とマルチ規格併存

③　シナリオ3：規制・社会的反発によるエージェント利用制限

①　実装コストとレガシースタックの複雑性

②　標準の多義性と実務ギャップ

③　規制・世論とエージェントの暴走リスク

①　Agentic RTB準拠スタートアップの機会

②　日本発プレイヤーの戦略オプション

39　AI広告領域におけるMINT.ai（エージェンティック広告最適化）の構造原理と2030年展望

①　マルチエージェント構造

②　リアルタイム最適化と学習ループ

①　従来アドテクとの位置づけ

②　収益モデル

①　市場規模と成長要因

②　投資家視点の魅力

①　強化学習と因果推論

②　生成AIとの統合

③　サステナビリティ指標の組み込み

①　シナリオ1：エージェンティックOSの標準化

②　シナリオ2：プラットフォーム合従連衡と寡占

③　シナリオ3：規制強化と人間中心ガバナンス

①　技術的・運用上の課題

②　規制・倫理・社会的課題

①　資金調達と事業モデルのトレンド

②　日本発スタートアップの可能性

40　AI広告領域におけるOlyzon（自律型広告実行プラットフォーム）の構造原理と2030年展望

①　エージェンティックCTV広告エンジン

②　データ基盤とクラウドインフラ

①　CTV専業エージェンティックプラットフォームとしてのポジション

②　収益モデル

①　CTVとエージェンティックAIの交差点

②　資金調達と成長ストーリー

①　自律型メディアバイイングとエージェント間取引

②　コンテキストAIと番組レベルターゲティング

③　イマーシブ広告フォーマットとシーケンス最適化

①　シナリオ1：CTVエージェンティックOSとしての定着

②　シナリオ2：マルチスクリーン・リテールメディアへの拡張

③　シナリオ3：規制・プライバシー強化とローカル適応

①　データアクセスと透明性

②　規制・ブランドセーフティ・倫理

③　組織・スキルとスタック移行

①　エージェンティックCTVスタートアップの台頭

②　日本発スタートアップの機会

41　AI広告領域におけるRelevance AI（AIエージェントによるマーケティング自動化）の構造原理と2030年展望

①　マルチエージェントとビジュアルワークフロー

②　データ基盤とベクトルエンジン

③　外部SaaS・チャネルとの連携

①　マーケティングOSへの進化

②　収益モデル

①　AIマーケティング市場の成長

②　労働時間の自動化とROI

①　高度なワークフローエンジンと協調型エージェント

②　ベクトルベースパーソナライゼーションと予測セグメンテーション

③　ガバナンス・説明可能性・データ倫理

①　シナリオ1：エージェント・ファーストなマーケティング業務標準

②　シナリオ2：巨大SaaSによる統合とニッチ特化

③　シナリオ3：規制強化と人間中心のハイブリッド運用

①　データ統合・品質・プライバシー

②　ブラックボックス性と組織受容

③　スキルギャップと組織変革

①　投資とエコシステム

②　日本発スタートアップのチャンス

42　AI広告領域におけるStreamr.ai（クリエイティブ×自律実行の統合）の構造原理と2030年展望

①　生成AIによる動画クリエイティブ生成

②　自律実行エンジンとCTVキャンペーン統合

①　SMB向けCTV広告OSとしてのポジション

②　収益モデル

①　CTVとAIクリエイティブ市場の成長

②　ジェネレーティブAIとエージェンティックAIのシナジー

①　クリエイティブ制作の自動化とパーソナライゼーション

②　エージェンティックワークフローと自律運用

①　シナリオ1：SMB向けCTV標準ツールとしての地位確立

②　シナリオ2：完全エージェンティックCTVプラットフォームへの進化

③　シナリオ3：規制強化と人間中心ガバナンス

①　クリエイティブ品質とブランド一貫性

②　データプライバシーと説明責任

③　既存クリエイティブ産業・代理店との関係

①　AIクリエイティブ×エージェントスタートアップの潮流

②　日本発スタートアップの機会

43　T-Mobile / Vistar Media買収（$600M、リテール×DOOH統合）の構造原理と2030年展望

①　Vistar MediaのエンドツーエンドDOOHスタック

②　テレコムデータによるオーディエンス構築

①　リテールメディア×DOOHの統合オムニチャネルモデル

②　収益モデルとシナジー

①　DOOH・リテールメディア統合のマクロトレンド

②　アジア太平洋市場への示唆

①　テレコムデータ活用とプライバシー保護

②　エージェンティックDOOHとリアルタイム最適化

①　シナリオ1：テレコム主導のオフライン・メディアOS

②　シナリオ2：DOOH×リテールメディアのグローバルプラットフォーム競争

③　シナリオ3：規制強化によるデータ活用制限とローカル分散

①　プライバシー・規制への対応

②　統合の技術的複雑性

③　エコシステム内の利害調整

①　DOOH×リテールメディア分野のスタートアップ機会

②　日本企業への戦略的示唆

【　AI広告クリエイティブ生成ツール　】

44　AI広告領域におけるAI広告クリエイティブ生成ツール

①　生成パイプラインの基本構造

②　モデルアーキテクチャとブランド適応

①　主要プレイヤーとバリューチェーン

②　収益モデル

①　マクロ市場トレンド

②　投資・M&Aの着眼点

①　マルチモーダル生成と動画

②　生成品質とブランドセーフティ

①　シナリオ1：AI主導の量産・パーソナライゼーション定着

②　シナリオ2：規制強化とガバナンス統合

③　シナリオ3：エージェント化と自律運用

①　クリエイティブの質と差別化

②　著作権・データ利用と透明性

③　組織・人材面のトランスフォーメーション

①　グローバルスタートアップの傾向

②　日本市場のスタートアップと機会

45　AI広告領域における新機軸としてのAdCreative.ai

46　AppLovin SparkLabs（アプリ向け高パフォーマンス広告制作）の戦略的位置づけ

①　データドリブンなクリエイティブ戦略

②　マルチフォーマット対応：Playable・動画・CTV

③　ASOとクリエイティブの統合

④　AI活用ワークフロー

①　AppLovin・Adjust顧客向け無償サービス

②　プラットフォームLTV向上のエンジン

③　データネットワーク効果

①　モバイルアプリ広告市場とAIクリエイティブ

②　AppLovinの事業価値への寄与

①　生成AI×ライブアクションのハイブリッド

②　クリエイティブセットとコンセプト単位最適化

③　リアルタイムAIサポートとチームオペレーション

①　シナリオ1：アプリ向けクリエイティブOSとしての進化

②　シナリオ2：クロスデバイス・クロスチャネル統合

③　シナリオ3：ジャンル横断の「Genre-bending」戦略

④　シナリオ4：AIネイティブクリエイティブ人材との協働

①　無償モデルに伴う選択バイアス

②　クリエイティブの同質化

③　プラットフォーム依存とデータアクセス

④　規制とブランドセーフティ

①　AI×モバイルクリエイティブのスタートアップ機会

②　日本企業の戦略的活用

47　AI動画広告＋ウルトラリアリスティックアバターとしてのCreatify

①　入力データとプリプロセス

②　ウルトラリアリスティックアバター生成

③　動画テンプレートと編集エンジン

④　エクスポート・配信連携

①　サブスクリプション＋クレジットモデル

②　バリューチェーン上の位置づけ

③　競争優位の源泉

①　動画広告・アバター市場のマクロトレンド

②　投資家視点の評価ポイント

①　高精細アバター生成技術

②　音声・表情の感情モデリング

③　パーソナライゼーションとA/Bテスト自動化

④　セーフティ・ガバナンス技術

①　シナリオ1：動画広告制作の標準インフラ化

②　シナリオ2：バーチャルブランドアンバサダーの普及

③　シナリオ3：規制強化と社会受容性

④　シナリオ4：エージェント・メタバースとの統合

①　社会的受容性と倫理問題

②　ブランドコントロールと品質管理

③　技術的制約とユニーク性の欠如

④　法規制・プラットフォームポリシー

①　スタートアップのポジショニング

②　日本発スタートアップへの示唆

48　Muze AI（Meta/Google広告の完全自律運用、$999/月）の構造と戦略的意義

①　アカウント・サイト解析と学習

②　クリエイティブ自動生成エンジン

③　メディアバイイング自動化ロジック

④　運用モード：推奨モードと完全自律モード

①　サブスクリプション＋広告費上限の組み合わせ

②　従来エージェンシーとのコスト比較

③　ターゲットセグメント

①　自律型広告運用市場の台頭

②　投資家視点の注目ポイント

①　マルチチャネル最適化とリアルタイム推論

②　クリエイティブ戦略AI

③　プロダクトカタログ連動と動的広告

①　シナリオ1：SMB向け「AIエージェンシー」の標準化

②　シナリオ2：エージェンシーとの役割再定義

③　シナリオ3：マルチデバイス・エージェント経済への接続

④　シナリオ4：規制・透明性と共進化

①　ブラックボックス化と運用ガバナンス

②　プラットフォームポリシーと依存リスク

③　データとプライバシー

④　クリエイティブ品質とブランド整合性

①　垂直特化・地域特化プレイヤーの余地

②　エージェンシー・コンサルへの組み込み

49　AI広告領域におけるPencil by Brandtechの新機軸と将来展望

①　データ基盤と特徴量設計

②　生成モデル：テキスト・画像・動画のマルチモーダル生成

③　予測AI：成果予測とスコアリング

④　ループ構造：生成・配信・学習の連鎖

①　SaaS＋プロフェッショナルサービス

②　メディア価値チェーン内での位置づけ

③　データネットワーク効果と参入障壁

①　生成AIクリエイティブ市場の拡大

②　エンタープライズ導入とパートナーシップ

③　投資観点からの注目ポイント

①　マルチモーダルAIとコンテキスト理解

②　予測モデリングと因果推論

③　生成品質とブランドセーフティ

①　シナリオ1：AIクリエイティブが標準インフラ化

②　シナリオ2：プライバシー・規制強化による制約

③　シナリオ3：ブランド独自基盤との競争・共存

①　クリエイティブの画一化とブランド差別化

②　データガバナンスとプライバシー

③　クリエイティブ労働市場への影響

①　垂直特化型スタートアップの台頭

②　日本市場の特徴と機会

③　エコシステム連携の方向性

50　Pictory（スクリプトからの動画自動変換）の戦略的ポテンシャル

①　入力コンテンツと構造化

②　シーン生成と映像素材マッピング

③　音声・ナレーション生成

④　タイムライン編集とエクスポート

①　サブスクリプション型SaaS

②　バリューチェーン上の位置づけ

③　競争優位の源泉

①　コンテンツリパーパシング市場の成長

②　投資家視点の評価ポイント

①　自動ストーリーボーディングの高度化

②　マルチモーダル生成とのハイブリッド

③　音声・字幕・多言語対応

④　セーフティ・コンテンツ品質管理

①　シナリオ1：企業動画制作の標準エンジン

②　シナリオ2：広告・マーケティングスタックへの深い統合

③　シナリオ3：知識ベースからの自動動画ナレッジ生成

④　シナリオ4：規制・透明性の要請

①　コンテンツ品質とブランド表現

②　著作権・ライセンス管理

③　情報の正確性と更新

④　組織側の変革

①　コンテンツ特化型プレイヤー

②　日本市場での機会

51　Pika（ショートフォーム動画AI生成）の戦略的位置づけ

①　マルチモーダル入力とプロンプト設計

②　拡散モデルベースの動画生成

③　編集・ポストプロセス機能

①　フリーミアム＋サブスクリプション

②　広告・コマース連携

③　エコシステムとしてのポジション

①　ショート動画広告市場の伸長

②　投資家が注目するポイント

①　スタイライズとブランド適合性

②　音楽・ビートとの同期生成

③　テンプレートの自動抽出と学習

④　セーフティ・権利処理

①　シナリオ1：ショート動画制作のデフォルトツール

②　シナリオ2：パフォーマンス広告との完全統合

③　シナリオ3：アバター・インタラクティブ要素との融合

④　シナリオ4：規制と透明性の枠組み

①　品質とブランド整合性

②　著作権・音源利用

③　スパム・クオリティ低下

④　クリエイター経済への影響

①　テンプレート・ナレッジ層での差別化

②　日本市場固有の機会

52　Runway Gen-4テキスト-to-動画、クリエイティブ特化の戦略的位置づけ

①　マルチモーダル入力とシーン設計

②　生成モデルのアーキテクチャ

③　編集ツールとしてのRunway

①　クリエイター向けサブスクリプション＋使用量課金

②　バリューチェーン上の位置づけ

③　競争優位の源泉

①　動画生成市場の成長ドライバー

②　投資家視点の評価ポイント

①　長尺・高解像度動画生成

②　物理的リアリティとシミュレーション

③　インタラクティブ編集とプロシージャル生成

④　セーフティ・コンプライアンス

①　シナリオ1：AIファーストな映像制作の標準化

②　シナリオ2：ブランド専用映像モデルの普及

③　シナリオ3：エージェント・メディアとの統合

④　シナリオ4：規制・倫理の枠組みと共進化

①　品質・一貫性の課題

②　著作権・ブランドセーフティ

③　クリエイターとの関係性

④　社会的受容性と規制

①　Runway周辺のエコシステム

②　日本発スタートアップの戦略

53　Superside（AI駆動クリエイティブサービス）の戦略的位置づけ

①　人間のクリエイティブチームとAIワークフローのハイブリッド

②　Superspaceプラットフォームとクレジットモデル

③　サービス範囲と提供価値

①　サブスクリプション型「Creative-as-a-Service」

②　競争優位とポジショニング

①　AI×クリエイティブ市場のマクロ動向

②　Supersideに対する投資家の視点

①　カスタム画像モデルとブランド一貫性

②　AIワークフロー・ツールチェーン

③　将来技術：予測・最適化とデータ活用

①　シナリオ1：AIネイティブな外部クリエイティブOS

②　シナリオ2：マーテクスタックとのフル統合

③　シナリオ3：ローカル・垂直特化サービスとの棲み分け

④　シナリオ4：規制・倫理フレームワークの内蔵

①　コスト透明性とROI証明

②　AI品質とブランドコントロール

③　インハウスとの競合・共存

④　規制・倫理・データガバナンス

①　CaaS×AIの分化

②　日本市場におけるチャンス

54　企業向けAIアバター動画制作としてのSynthesia

①　入力とシナリオ設計

②　アバター生成・音声合成・リップシンク

③　動画編集とテンプレートエンジン

④　エクスポート・統合と運用フロー

①　サブスクリプション中心のエンタープライズSaaS

②　バリューチェーン上のポジション

③　競争優位の源泉

①　マクロ市場動向

②　投資家が見るポイント

①　高度なアバター表現

②　音声・表情の感情制御

③　マーケティングスタックとの連携

④　セーフティ・ガバナンス

①　シナリオ1：企業動画のデフォルト制作手段化

②　シナリオ2：広告・マーケティング領域での本格展開

③　シナリオ3：パーソナライゼーションとインタラクティブ化

④　シナリオ4：規制強化と信頼基盤

①　ディープフェイク・倫理問題

②　ブランド・レピュテーションリスク

③　クリエイティブの均質化

④　法規制・プラットフォームポリシー

①　グローバル・スタートアップの多様な戦略

②　日本発スタートアップへの機会

【　新チャネル・GEO・AI検索最適化　】

55　Voice Commerce / 音声AI広告の成長

①　プラットフォーム・エコシステム

①　インタラクティブ音声広告と対話分岐ロジック

②　合成音声とパーソナライズドクリエイティブ

③　車載環境・スマートホームとの統合

①　シナリオA：音声ファースト・コマースの定着

②　シナリオB：会話型AIプラットフォームへの集約

③　シナリオC：プライバシーと規制による制約

56　マルチモーダルAI検索（テキスト・画像・音声統合検索）対応

①　プラットフォームと広告在庫の再定義

②　エコシステムとバリューチェーン

①　マルチモーダル表現学習とRAG

②　視覚検索とCircle to Search

③　音声検索・会話検索との統合

①　シナリオA：マルチモーダル検索がデフォルトUX化

②　シナリオB：特化型マルチモーダル検索の台頭

③　シナリオC：プライバシー・著作権規制による抑制

57　AI Overviewsへのブランド可視化最適化

①　ランキングシグナルとAI選好モデル

②　AI Overviews広告とフォーマット進化

③　可視性トラッキングとアナリティクス

①　シナリオ1：AIオーバーレイ型検索が主流化

②　シナリオ2：ハイブリッド検索と複数AIモードの共存

③　シナリオ3：規制強化と透明性要求の高まり

58　AI検索におけるE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の重要度上昇

①　AIコンテンツとE-E-A-T評価の高度化

②　エンティティ最適化とナレッジグラフ

③　YMYL領域での安全性強化

①　シナリオA：E-E-A-TがAI検索の中心KPI化

②　シナリオB：規制と第三者認証によるE-E-A-T標準化

③　シナリオC：AIエージェント経済における信頼レイヤー

59　ChatGPT Search（インスタントチェックアウト機能統合）の産業構造と将来展望

①　収益モデルとステークホルダー

②　AI広告との関係

①　Agentic Commerce Protocolと決済技術

②　商品フィードと構造化データの高度化

③　会話型レコメンドと行動学習

①　シナリオA：エージェント型コマースのメインストリーム化

②　シナリオB：ハイブリッド型とプラットフォーム競争

③　シナリオC：規制とプライバシー制約による漸進的成長

60　AI広告領域におけるGenerative Engine Optimization（GEO）の確立

①　シナリオ1: 回答エンジン主導の広告覇権

②　シナリオ2: ハイブリッド検索と規制強化

③　シナリオ3: オープンプロトコルと分散型エンジンの台頭

61　GEO・AI検索最適化・新チャネルの構造原理と2030年展望

①　生成エンジン最適化（GEO）の基本構造

②　Geo-AIとハイパーローカルターゲティング

③　新チャネル：音声・チャット・ビジュアル・アシスタント内広告

①　検索OSの多層構造

②　収益モデル

①　ロケーションベース検索・広告市場の成長

②　生成AI検索へのトラフィックシフト

③　AIアシスタント内広告の台頭

①　Generative Engine Optimizationとコンテンツ構造化

②　Geo-AIと空間データサイエンス

③　ローカル検索の新UI：ビジュアル・AR・マイクロロケーション

①　シナリオ1：AI検索OSへの最適化がマーケティングの中核に

②　シナリオ2：ローカル・フィジカルチャネルとの一体化

③　シナリオ3：プライバシー規制と信頼性重視の時代

①　プライバシー・規制・信頼性

②　技術複雑性とスキルギャップ

③　マルチプラットフォーム断片化

①　GEO・AI検索最適化ツール／エージェント

②　日本企業への戦略的示唆

【　計測・アトリビューション・AI分析　】

62　AI広告計測・アトリビューション・AI分析の新機軸

①　計測レイヤー：データ取得と正規化

②　アトリビューションレイヤー：規則ベースからアルゴリズムベースへ

③　モデリング・因果推論レイヤー：MTA、MMM、インクリメンタリティ

④　AI分析レイヤー：予測・最適化・自動意思決定

①　バリューチェーンの分解

②　収益モデルとSaaS化

③　マーケットサイズと成長性

①　投資家が注目する3つのテーマ

②　収益機会とマージン構造

③　エグジット環境

①　プライバシーセーフ計測技術

②　因果推論と実験設計の高度化

③　アルゴリズムアトリビューションとAIエージェント化

④　マーケティングミックスモデリングの再発明

①　シナリオ1：AIアシスタントによる自動メディアプランニングの普及

②　シナリオ2：プライバシー規制強化とモデリング依存度の上昇

③　シナリオ3：リアルタイム性とサプライチェーン連動

①　日本市場特有の要因

②　日本を含む主な参入企業例（10社）

①　技術面の課題

②　組織・運用面の課題

③　倫理・ガバナンスの課題

①　フォーカス領域別の新興企業テーマ

②　日本におけるスタートアップ機会

63　AI広告領域におけるAdjustの構造原理と将来展望

①　計測ロジックとシグナル設計

②　クロスプラットフォームおよびCTV対応

③　データ共有とプライバシー制御

①　収益構造と提供価値

②　AppLovinとの統合戦略

③　エコシステムとのパートナーシップ

①　市場規模と成長ドライバー

②　投資家視点の評価ポイント

①　AI・機械学習による最適化

②　プライバシーセーフアトリビューション

③　クロスチャネル・クロスデバイス統合

①　シナリオ1：プライバシー強化と集計計測への全面シフト

②　シナリオ2：垂直統合エコシステムの拡大

③　シナリオ3：マーケティングOSとしての進化

①　海外主要プレイヤー

②　日本および関連市場のプレイヤー

①　プライバシー規制と識別子制約

②　広告主・代理店の運用負荷

③　ベンダーロックインとデータポータビリティ

①　新興MMP・計測系スタートアップ

②　日本市場における機会

③　M&Aとパートナーシップの展望

64　AiOptiによる観光・リテール特化の確定的アトリビューション

①　ファーストパーティデータに基づく決定論モデル

②　実世界ロケーションとトランザクションの統合

③　プライバシーファースト設計

①　データ・メディア・計測の一体型プラットフォーム

②　サービス対象と収益モデル

③　経済インパクト計測とステークホルダー向け価値

①　観光・リテール特化アトリビューション市場の背景

②　投資家目線での評価軸

①　AI駆動のマルチタッチアトリビューション

②　TV・ストリーミングと旅行予約の結合

③　リテールメディアとクローズドループアトリビューション

①　シナリオ1：デスティネーション経済OSとしての進化

②　シナリオ2：リテールメディアネットワークとの統合

③　シナリオ3：リアルタイム最適化と動的プライシングへの接続

①　海外主要プレイヤー（観光・リテール向けアトリビューション／計測）

②　日本の状況とポテンシャルプレイヤー

①　データ取得と同意管理の難しさ

②　モデルの偏りと代表性

③　技術的複雑性と導入コスト

①　観光特化アトリビューションスタートアップの台頭

②　リテールメディア×アトリビューションの新興企業

③　日本発スタートアップへの示唆

65　AppsFlyerによるモバイルアトリビューションの現在地と将来像

①　デバイスIDマッチングと確率的アトリビューション

②　SRN対応とシングルソース・オブ・トゥルース（SSOT）

③　プライバシークラウドとモデリング

①　SaaS型収益モデルとサービスライン

②　エコシステム連携とパートナーモデル

③　市場ポジションと競争環境

①　モバイルアプリ広告と計測需要

②　投資家視点でのAppsFlyer

①　SKAN統合とモデリング

②　プライバシークラウドとインクリメンタリティ

③　ハイブリッドアトリビューションとクロスチャネル計測

①　シナリオ1：測定OSとしての進化

②　シナリオ2：メディア最適化と自動入札への統合

③　シナリオ3：業種別ソリューションとローカル化

①　海外主要プレイヤー（モバイルアトリビューション／計測）

②　日本市場の状況

①　プライバシーとシグナル減少

②　実装と運用の複雑性

③　価格と競争圧力

①　軽量MMPとローカルプレイヤーの台頭

②　インクリメンタリティ・MMM特化スタートアップとの共生

③　日本発スタートアップへの示唆

66　Branchによるディープリンク＋モバイル計測の構造と将来像

①　コンテキスト付きディープリンクとインストール遷移

②　リンクグラフに基づくユニファイドアトリビューション

③　Web-to-AppとSEO計測

①　SaaS収益モデルとターゲット

②　パートナーエコシステムと統合戦略

③　付加価値機能：Journeys・QR・リファラル

①　ディープリンク市場とモバイルグロース需要

②　投資家が見るBranchの価値

①　シグナルロスへの対応とリンクグラフ活用

②　AIによるパーソナライズとジャーニー最適化

③　QRコード・オフライン連携の高度化

①　シナリオ1：リンク中心の「エクスペリエンスOS」

②　シナリオ2：MMPとの共生から統合へ

③　シナリオ3：オムニチャネル・小売・O2Oへの深耕

①　海外主要プレイヤー（ディープリンク／モバイル計測）

②　日本市場の文脈

①　実装の複雑性と開発リソース

②　アトリビューション深度とFraud対策

③　価格帯と中小企業への浸透

①　スマートリンク／軽量ディープリンクスタートアップ

②　ディープリンク＋CDP／CRM統合

③　日本発スタートアップへの示唆

67　AI広告領域におけるMeasured（インクリメンタリティテスト専門）の新機軸と2030年展望

68　AI広告領域におけるNorthbeamのAIメディアミックスモデリングと2030年展望

69　Prescient AIによるオムニチャネルECのメディアミックス最適化

①　モデル設計とハロー効果の捉え方

②　オムニチャネル計測とデータインジェスト

③　日次更新とシナリオシミュレーション

①　SaaS型収益モデルとターゲットセグメント

②　価値提案と差別化ポイント

③　パートナーエコシステムと流通モデル

①　MMM・メディアミックス最適化市場の構造

②　投資家が見る評価ポイント

①　AI・ベイズ統計を用いたMMM高度化

②　クロスチャネル・オフライン統合技術

③　インクリメンタリティ検証と測定手法アグリゲーション

①　シナリオ1：オムニチャネルCMOダッシュボードへの進化

②　シナリオ2：プライバシーサンドボックス時代の標準MMM

③　シナリオ3：自動入札・クリエイティブ最適化との連携

①　海外主要プレイヤー（MMM・メディアミックス最適化）

②　日本市場の状況とプレイヤー

①　データ品質と粒度のギャップ

②　現場オペレーションへの落とし込み

③　MMMリテラシーとブラックボックス性

①　D2C・EC特化MMMスタートアップの台頭

②　実験・インクリメンタリティ特化スタートアップとの補完関係

③　日本発スタートアップへの示唆

70　AI広告領域におけるRockerboxのマルチタッチアトリビューションと2030年展望

71　SingularのROI Indexと統合マーケティング分析

①　データパイプラインとETL基盤

②　モバイルアトリビューションとクロスプラットフォーム計測

③　ROI IndexとROI Quadrant

①　SaaS＋データインフラとしての収益モデル

②　エコシステムとネットワーク効果

③　戦略的ポジショニング

①　モバイル広告・MMP市場の文脈

②　投資家が重視するポイント

①　ポストIDFA時代のiOS計測

②　統合マーケティング分析とETL自動化

③　クリエイティブ分析とAI活用

①　シナリオ1：マーケティングOSとしての台頭

②　シナリオ2：メディアプランニングと自動入札への直結

③　シナリオ3：インクリメンタリティとMMM統合

①　海外主要プレイヤー

②　日本市場の文脈

①　データ品質と標準化の負荷

②　プライバシー規制とシグナル減少

③　ツール採用と組織能力のギャップ

①　マーケティングデータ統合スタートアップの拡大

②　ROIベンチマークと媒体評価サービス

③　日本発スタートアップへの示唆

72　AI広告領域におけるTripleWhaleの統合分析ダッシュボードと2030年展望

【　アドベリフィケーション・不正検出　】

73　AI広告領域におけるアドベリフィケーション・不正検出の新機軸と2030年展望

①　ビューアビリティとブランドセーフティ

②　アドフラウド検出

③　CTV・モバイル・新フォーマットへの適用

①　シナリオ1：検証とパフォーマンス計測の完全統合

②　シナリオ2：プラットフォームネイティブ化

③　シナリオ3：サプライチェーン全体の監査インフラ化

74　AI広告領域におけるDoubleVerifyの構造原理と2030年展望

①　Universal Content Intelligence AIの技術構造

②　CTV/ソーシャル検証とDV Authentic Ad

①　収益モデルとサービス体系

②　市場規模と成長ドライバー

①　投資家視点から見た魅力

②　2030年に向けた成長シナリオ

①　代表的な参入企業（日本・海外）

②　競争ダイナミクスと差別化軸

①　AI・マルチモーダル解析の高度化

②　プライバシー保護とクッキーレス計測

①　技術的・運用上の課題

②　産業構造・規制上の課題

①　新興プレイヤーの動き

②　日本市場での起業・協業チャンス

①　DoubleVerifyの戦略オプション

②　日本企業・投資家へのインプリケーション

75　AI広告領域におけるGeoEdgeの構造原理と2030年展望

①　クリエイティブサンドボックスとレンダリング解析

②　行動解析とユーザー体験の保護

③　リアルタイムモニタリングと自動ブロック

①　主要顧客セグメントと収益モデル

②　アドテクバリューチェーンにおける位置づけ

①　マルバタイジング市場の動向と成長ドライバー

②　投資家が注目すべき指標

①　動的コード解析と機械学習の活用

②　CTV・モバイルアプリ・ゲーム内広告への適用

①　ベースライン・ブル・ベアシナリオ

②　GeoEdgeの戦略オプション

①　海外の主なプレイヤー

②　日本市場のプレイヤーと協業可能性

①　技術的・運用上の課題

②　スタートアップにとっての機会領域

76　AI広告領域におけるHUMAN Securityの構造原理と2030年展望

①　シグナル収集とデバイス指紋

②　機械学習によるボットクラスタ検出

③　広告サプライチェーンでの適用ポイント

①　サブスクリプション＋ボリューム課金モデル

②　パートナーエコシステムとM＆A

①　ボットトラフィックとアドフラウドの経済インパクト

②　投資家が注目すべき指標

①　アドバンストボットへの対抗：行動バイオメトリクスと連合学習

②　生成AIと偽トラフィックの新局面

①　ベースライン・ブル・ベアシナリオ

②　HUMANが取るべき戦略オプション

①　海外の代表的プレイヤー

②　日本市場のプレイヤーと連携機会

①　技術的・制度的課題

②　スタートアップの機会領域

77　AI広告領域におけるIntegral Ad Science（IAS）の構造原理と2030年展望

①　データパイプラインとスケーラビリティ

②　AI不正検出とメディア品質スコア

③　CTV・ソーシャル・マルチチャンネル対応

①　収益モデルとプロダクトライン

②　バリューチェーンとパートナー構造

①　アドベリフィケーション市場のマクロトレンド

②　投資家が注目すべき指標

①　ベースライン・ブル・ベアの三つのシナリオ

②　IASが取るべき戦略オプション

①　主要グローバルプレイヤー

②　日本市場のプレイヤーと特徴

①　マルチモーダルAIとアテンション計測

②　プライバシー保護技術とIDレス時代の計測

①　技術的課題：誤検知とブラックボックス性

②　産業構造的課題：プラットフォーム支配と標準化

①　新興企業のポジショニング

②　日本市場での起業・協業機会

78　AI広告領域におけるPixalateの構造原理と2030年展望

①　データ収集：ログレベルデータとアプリメタデータ

②　アドフラウド検出のアルゴリズム

③　アプリリスクスコアとコンプライアンス評価

①　収益モデルとサービスライン

②　バリューチェーンにおける位置づけ

①　CTV・モバイル不正監視市場の成長要因

②　投資家が見るべき指標

①　CTV固有の不正パターンと検出技術

②　プライバシー保護とアプリ評価

①　ベースライン・ブル・ベアシナリオ

②　戦略的オプション

①　海外の主なプレイヤー

②　日本市場のプレイヤーと協業機会

①　技術的・制度的課題

②　スタートアップの機会領域

79　AI広告領域におけるScalarrの構造原理と2030年展望

①　データ取得と特徴量設計

②　機械学習・ディープラーニングによる異常検知

③　モデル運用とフィードバックループ

①　収益モデルと提供形態

②　バリューチェーン上の位置づけ

①　モバイル広告フロード市場の規模感

②　競合環境と差別化ポイント

①　生成AI時代のフロードと検出技術

②　プライバシー保護とオンデバイス分析

①　ベースライン・ブル・ベアシナリオ

②　戦略オプションと重点領域

①　海外の代表的プレイヤー

②　日本市場のプレイヤーと連携余地

①　技術的・ビジネス的課題

②　スタートアップの機会領域

【　アイデンティティ・プライバシー・クッキーレス対応　】

80　AI広告領域におけるアイデンティティ・プライバシー・クッキーレス対応の構造原理と2030年展望

①　ファーストパーティデータとID解決

②　プライバシー・バイ・デザインと同意管理

③　コンテクスチュアルとモデリングによる代替

①　ID・プライバシー領域の主要プレイヤー

②　収益モデルとバリューチェーン上のポジション

①　成長ドライバーと投資テーマ

②　2030年に向けた市場規模感のイメージ

①　プライバシー強化計算（Privacy-Enhancing Technologies）

②　ID-less計測とアテンション指標

①　ベースライン・ブル・ベアシナリオ

②　日本市場固有の文脈

①　主な課題

②　スタートアップの機会領域

81　AI広告領域におけるAmazon Marketing Cloud Clean Room（SMBにも拡張、2025年9月）の新機軸・新潮流・エッセンシャルアイテム性

82　AI広告領域におけるCriteo Commerce Media（クッキーレスコマース広告基盤）の新機軸・新潮流・エッセンシャルアイテム性

83　AI広告領域におけるID5 Universal IDの新機軸・新潮流・エッセンシャルアイテム性

84　AI広告領域におけるInfoSum（データクリーンルーム、Adformとの連携）の新機軸・新潮流・エッセンシャルアイテム性

85　AI広告領域におけるLiveRamp RampIDの新機軸・新潮流・エッセンシャルアイテム性

86　AI広告領域におけるPermutive（パブリッシャー向けプライバシーファーストDMP）の新機軸・新潮流・エッセンシャルアイテム性

87　AI広告領域におけるUnified ID 2.0の新機軸・新潮流・エッセンシャルアイテム性

【　リテールメディアネットワーク　】

88　AI広告領域におけるリテールメディアネットワーク

89　AI広告領域におけるAmazon Advertising（RMN市場の75%シェア）

90　AI広告領域におけるBest Buy Ads

91　AI広告領域における新機軸としてのChewy Ads

92　AI広告領域における新機軸としてのGopuff Ads（即時配送型RMN）

93　AI広告領域におけるHome Depot Retail Media

94　AI広告領域におけるInstacart Ads（即時コンバージョン型グローサリー広告）

95　AI広告領域におけるKroger Precision Marketing / KPM 8451

96　AI広告領域におけるTarget Roundel

97　AI広告領域における新機軸としてのUlta Beauty / CVS / Walgreens（ヘルス＆ビューティーRMN）

98　AI広告領域におけるWalmart Connect（オムニチャネル+店舗データ連携）

【　CTV／動画広告テクノロジー　】

99　AI広告領域における新機軸としてのCTV／動画広告テクノロジー

①　AI・自動最適化

②　インタラクティブ・ショッパブルフォーマット

③　測定・データクリーンルーム

100　AI広告領域における新機軸としてのFreeWheel Streaming Hub（Comcast / NBCUniversal連携）

①　ユニファイドディシジョニングと動的フロアプライス

②　データシグナルとID統合

③　ライブイベント・スポーツ向け機能

101　AI広告領域における新機軸としてのGoogle Ad Manager（CTV対応動画アドサーバー）

①　機械学習による配信最適化

②　SSAI・オムニチャネル連携

③　プライバシーサンドボックスとCTV

102　AI広告領域における新機軸としてのInnovid（インタラクティブCTV広告配信＋計測）

①　インタラクティブCTVとエンゲージメント設計

②　コンバージドTV計測とIDインフラ

③　リアルタイム最適化と成果計測

103　AI広告領域における新機軸としてのMagnite / SpringServe（独立系SSP最大手、CTV特化）

104　AI広告領域における新機軸としてのPublica by IAS（CTV統一オークション）

①　統一オークションとOTTヘッダービディング

②　品質・透明性のためのシグナル強化

③　Publisher Intelligence Suiteとアナリティクス

105　AI広告領域における新機軸としてのStackAdapt（マルチチャネルDSP、CTV強化）

①　CTV透明性とクロススクリーン計測

②　クリエイティブトランスコーディングと運用効率化

③　DOOH・インゲームなど新チャネル連携

106　AI広告領域における新機軸としてのUniversal Ads（Comcast / FreeWheel、SMB向けTV広告セルフサーブ）

①　キャンペーン自動設計と最適化

②　IDグラフと測定技術

③　オンボーディングとサポート自動化

①　ベースラインシナリオ

②　成長加速シナリオ

③　制約シナリオ

107　AI広告領域における新機軸としてのSamsung Ads / LG Ad Solutions（ACRデータ活用）

【　AIインフルエンサー・クリエイターマーケティング　】

108　AIインフルエンサー・クリエイターマーケティングの新機軸・新潮流・エッセンシャルアイテム性

①　生成AIとエージェント技術

②　クリエイターエコノミープラットフォームの高度化

109　AI広告領域におけるGrin（オールインワンインフルエンサー管理＋予測ROI）の新機軸・新潮流・エッセンシャルアイテム性

110　AI広告領域におけるInfluencerMarketing.AI（IMAI）（400M+プロフィールDB、AI発見・予測分析）の新機軸・新潮流・エッセンシャルアイテム性

①　データレイヤー：グローバル規模のプロフィール・行動ログ

②　AI発見エンジン：NLP＋類似度サーチによるセマンティック検索

③　予測分析：パフォーマンス推定とリスク評価

①　楽観的シナリオ：AIインフルエンサーマーケティングOSとしての定着

②　ベースラインシナリオ：複数プラットフォーム併存の中核プレーヤー

③　抑制的シナリオ：規制・API制限によるデータアクセス制約

111　AI広告領域におけるUpfluence（AIインフルエンサー発見＋EC統合）の新機軸・新潮流・エッセンシャルアイテム性

112　AI広告領域におけるAgentio（AI駆動クリエイター広告プラットフォーム、$340M評価額）の新機軸・新潮流・エッセンシャルアイテム性

113　AI広告領域におけるCreator.co（AIクリエイター発見＋自動ワークフロー）の新機軸・新潮流・エッセンシャルアイテム性

①　AIクリエイター発見とDeep Insights

②　自動ワークフローとキャンペーン管理

①　楽観的シナリオ：SMB向け標準OSとしての定着

②　ベースラインシナリオ：複数ツールの一角として継続成長

③　抑制的シナリオ：競合とのAI機能ギャップ拡大

114　AI広告領域におけるCreatorIQ（NLPベースインフルエンサー管理）の新機軸・新潮流・エッセンシャルアイテム性